作者：Aravind Kumar Kotte 来源：DZone

在这个技术转型的时代，大数据和分析对企业具有巨大的意义，因为在过去几年中，大数据和分析已成为大多数(甚至不是所有)现代行业的变革者。随着大数据继续影响我们的日常生活，当务之急是要找到使用它的真正价值。

为了应对诸如降低成本，改善客户体验以及创建更高效​​的流程等挑战，企业必须在其项目中有效实施大数据。BCG的一份报告指出，大约58%的CMO认为SEO，电子邮件和移动通信是大数据系统对其组织影响最大的领域。

什么是大数据?

大数据围绕在不同时间和地点以各种形式生成的数据的五个V(如下所述)围绕，从而可以增强决策和流程自动化的洞察力：

速度：由于测试数据的设计，创作，执行，记录和处理过于频繁，因此数据生成率非常高。

容量：每天大约创建2.5亿个字节的数据。

多样性：通过针对各种测试类型(例如功能测试，性能测试，安全性测试等)的不同类型的测试数据生成的数据。

准确性：通过各种来源生成的测试数据可以结构化或非结构化，并且需要分类，分析和可视化。

价值：可以从大数据中获取价值，只有在对数据进行结构化和精简时才有可能。

大数据测试对企业有何好处?

大数据主要专注于获取质量数据，以便做出更好的决策并帮助提高收入和利润。由于要进行大量的数据验证测试，因此实际的系统测试有时会陷入困境。

为了克服此问题并获得大数据的最大利益，企业必须采用以下方法来处理大数据：

测试策略：设计更好的测试策略以自动化流程，该流程将以要求的(结构化)格式收集有效数据，以符合业务目标的方式进行分析和理解

功能测试：需要对大数据的五个维度进行功能测试-速度，容量，多样性，准确性和价值-为了在每个阶段验证和验证结果并消除缺陷并满足客户的期望和要求

性能测试：大数据测试涉及在短时间内处理大量数据，因此需要对性能进行验证，以衡量各种数据(结构化，非结构化和半结构化)下的速度，可伸缩性和稳定性。测试混合条件并监视在不同数据下消耗的时间以发现缺陷并删除影响性能的障碍

测试大数据的工具

以下工具有助于完成适当的大数据测试并实现高质量数据，以便做出更好的决策：

HDFS(Hadoop分布式文件系统)：在不同的系统和服务器之间复制数据。如果一台服务器出现故障， Hadoop会帮助处理其中一台复制服务器上的数据。

MapReduce：优化和处理大量结构化，非结构化或半结构化数据。

PIG：用于分析较大的数据集，将它们表示为数据流。它通常与Hadoop一起使用，并有助于执行Hadoop中的所有数据操作操作。

Ambari：提供一个直观，易于使用的Hadoop管理Web UI，并由其RESTful API支持，并通过开发用于预配，管理和监视Apache Hadoop集群的软件来简化Hadoop管理。

大数据测试的好处

大数据测试通过获取有关项目的所有有意义的信息，并通过洞察力来获取高“价值”并保持长期关系，从而有助于增强360°视角的测试服务，客户满意度，投资和利润。它将最终提高组织的效率和收入，尤其是从长远来看：

♦ 通过随时可用的质量数据制定决策的高级测试策略。

♦ 使用结构化和非结构化数据进行业务预测。

♦ 提高了存储的成本效益。

♦ 增强了客户对不同大数据集的期望。

♦ 即时错误识别。